下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivecuDNN的版本是根据CUDA来选择的,如果我的cuda是10.0,那么选择这个: 下载后将其解压缩 在C盘根目录下新建个tools文件夹,将解压后的“cuda”文件夹放入其中 4.添加环境变量 搜索“高级系统设置”: 进入系统变量的“Path”,添加"c:\tools\cuda\bin"与”C...
前往NVIDIA官网下载对应版本的CUDA安装包,确保选择与您的操作系统和显卡兼容的版本。 双击安装包,按照提示完成CUDA的安装。安装过程中可能需要您接受协议、选择安装位置等。 安装完成后,验证CUDA是否成功安装。在命令行中输入nvcc -V,如果能够正确显示CUDA版本信息,则表示安装成功。 三、Torch安装指南 创建一个新的conda...
你需要确认你安装的PyTorch版本与CUDA版本是否兼容。你可以通过访问PyTorch官方网站的“Get Started”部分,选择你的操作系统、包管理器(如pip或conda)、Python版本以及CUDA版本,从而获取与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。 检查当前安装的torch版本和cuda版本: 你可以使用以下Python代码来检查当前安装的PyTorch版本和检测到的...
cudatoolkit其与系统CUDA版本的关系: cudatoolkit可以与系统级CUDA共存 通常使用系统级CUDA驱动,但运行时库来自cudatoolkit # 指定版本安装$ conda install cudatoolkit=11.2 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 该命令安装了指定版本的cudatoolkit,cudatoolkit是一个已编译好的 CUDA...
输入指令:"nvidia-smi",以查看本机Driver Version,CUDA Version: 输入指令:"nvcc -V",以查看CUDA runtime api: 可以看到,nvcc -V的结果与nvidia-smi的结果并不一致,这是因为CUDA有两个主要API,runtime api, driver api,nvidia-smi返回的是driver-installer安装的CUDA库,而nvcc -V返回的是由CUDA toolkit insta...
cuda、torch、torchvision对应版本以及安装 查找torch与torchvision对应版本 匹配情况如下: 1.在线下载: 在pytorch官网选择相应的历史版本,使用conda或者pip安装,使用官网的镜像下载很慢,建议使用其他的镜像源,这里我使用的是阿里的镜像速度还不错。 pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -...
使用PyTorch时,确保与Python及相关的软件包相兼容是非常重要的。不正确的版本组合可能导致安装失败或运行时错误,影响开发效率和项目进度。 PyTorch/Python/Cuda版本对应和和兼容性PyTorch versionPythonC++Stabl…
最新PyTorch版本 在某些项目指定了PyTorch版本时,因为该版本可能不支持当前最新的CUDA,所以需要根据上述流程选择合适的CUDA版本。 示例 假设使用的是RTX 3090,项目依赖的PyTorch为1.7.1 查到对应的代码能力架构为sm_86,架构名为Ampere 查到可以使用11.0-12.2版本的CUDA ...
针对不同的显卡算力,torch对应的CUDA版本如下: - CUDA 9.2对应的显卡算力范围是从1.0到7.5,支持的torch版本是1.0到1.2。 - CUDA 10.0对应的显卡算力范围是从3.0到7.5,支持的torch版本是1.0到1.3。 - CUDA 10.1对应的显卡算力范围是从3.0到7.5,支持的torch版本是1.0到1.4。 - CUDA 10.2对应的显卡算力范围是从3.0...
一、显卡驱动安装 参考了这位大佬的文章:【Python学习】Ubuntu18.04从零开始安装CUDA与cuDNN_YirongChen的博客- 但是具体的显卡驱动版本,最好根据下面流程确定:先确定cudnn版本、再确定cuda版本、再确定显卡驱动版本。cudnn、cuda、显卡驱动对应关系见(点某个版本的cudnn support matrix进去就会看见下面图1示的东西): ...